一种EEG信号盲分离和分类的神经网络方法
摘要：
提出一种采用多神经网络处理脑电(EEG)信号的方法.首先,对混有噪声的脑电信号给出一种盲分离的自适应神经算法.通过寻求采样时间序列线性组合的kurtosis系数的局部极值,得出该算法的模型和步骤.在盲分离的基础上,对分离出的估计信号进一步利用Kohonen网络进行分类.将该算法用于300个EEG样本处理,并给出处理结果.
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doi：
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关键词：
EEG(Electroencephalograph)
盲分离
kurtosis
神经网络
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Keyword：
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作者：
游荣义
陈忠
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Author：
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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